人工智能一般被認為是通過模擬、延伸和擴展人類智能，產(chǎn)生具有類人智能的計算系統(tǒng)。經(jīng)過半個多世紀的努力，人工智能技術在諸多領域取得了一連串重要突破。1968年，斯坦福大學計算機科學教授愛德華·費根鮑曼設計出第一個專家系統(tǒng)，拉開了知識工程的序幕；1982年，加州理工學院物理學家約翰·霍普菲爾德提出了新的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，開創(chuàng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡新局面；1997年，IBM“深藍”電腦戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫；2011年，IBM超級計算機“沃森”在美國電視答題節(jié)目中戰(zhàn)勝兩位人類冠軍……今年3月，谷歌人工智能圍棋程序“阿爾法圍棋”戰(zhàn)勝韓國棋手李世石，人工智能技術的發(fā)展迎來又一重要里程碑。

    美國《彭博商業(yè)周刊》稱，2015年，人工智能技術取得了諸多突破。一方面，計算機在數(shù)據(jù)搜集、存儲和管理等能力上有很大進步；另一方面，云技術的迅猛發(fā)展使得云計算基礎能力也有所提升。

　　硅谷的科技巨頭們已經(jīng)著手布局人工智能領域，一場人工智能的商業(yè)競賽已經(jīng)開始。以谷歌為例，通過業(yè)內巨額并購，以及與斯坦福大學、麻省理工學院等高校合作，谷歌已在人工智能上取得初步成果。自2015年3月起，谷歌先后宣布在醫(yī)藥研發(fā)、無人駕駛汽車、血糖實時監(jiān)測隱形眼鏡、即時翻譯攝像頭、聊天機器人等方面取得顯著成果；去年10月，谷歌首席執(zhí)行官皮查伊表示，谷歌計劃將人工智能研發(fā)和其核心業(yè)務聯(lián)合起來，包括搜索引擎、廣告、視頻網(wǎng)站和電子商務。

                                      人工智能前景無限可能　
　　與此同時，臉譜、微軟、IBM等也開始在語音助手、智能家居、無人駕駛汽車等方面投下巨資布局。其中，臉譜于2013年成立人工智能實驗室，研發(fā)能讓計算機向盲人描述圖像的圖像識別系統(tǒng)，并計劃在2016年研發(fā)出能在家務和工作上幫助用戶的人工智能技術。微軟則著力于Cortana系統(tǒng)的開發(fā)，在過去一年還展示了一個全新的Skype系統(tǒng)，可以將一種語言自動轉化為另一種語言。IBM的“沃森”正是獲得最廣泛應用的人工智能系統(tǒng)之一，它可以自動學習最新醫(yī)學文獻，分析患者臨床資料和醫(yī)療記錄，給患者提供適合的治療方案，快速幫助臨床醫(yī)生進行決策等。

　　在德國，一些大型工業(yè)企業(yè)與相關研究所都深度介入人工智能研究領域。博世集團新聞發(fā)言人特里克斯·布約納告訴本報記者，博世集團每年投入研發(fā)的資金占總營業(yè)額的10%左右。圍繞提高人們生活質量和節(jié)約資源，博世正在研究一些前景課題，大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能就在其中。例如在移動交通領域，博世正在研究處理車載攝像頭圖片的算法，讓無人駕駛車輛能夠快速躲避突然闖入的行人。自2013年起，博世開始測試無人駕駛汽車，目前已完成了總計超過1萬公里的測試，目前車輛可以自行加速、剎車、超車、并道。精密的傳感器以及導航儀合作伙伴提供的高精度地圖數(shù)據(jù)，使車輛能夠對道路上其他車輛的行為進行精確計算，快速推導出行駛決策，實現(xiàn)汽車的智能化。此外，博世還在農業(yè)機器人Bonirob上實驗機器學習技術?；趫D像處理的算法讓機器人能夠通過葉片輪廓確定種類，使其能夠自主學習區(qū)分農作物與雜草。

　　在日本，人工智能不僅會下棋還能寫小說。據(jù)《日本經(jīng)濟新聞》報道，今年3月日本“人工智能小說創(chuàng)作”的研究人員稱，將人工智能創(chuàng)作的4篇小說投稿“星新一獎”，其中部分作品通過了初審。

　　據(jù)研發(fā)人員介紹，人工智能的小說“創(chuàng)作”首先由研發(fā)人員設定好人物和故事大綱，人工智能再根據(jù)已掌握的資料自動生成小說。雖然這些作品都沒有通過最終審核獲獎，但今后文學作品的創(chuàng)作或將很大程度上減少人力的參與。

　　今后，人工智能將廣泛應用于自動駕駛、機器人、物流等各行業(yè)，日本期待依靠人工智能技術重振制造業(yè)輝煌，搶占市場先機。

　　各國積極謀劃產(chǎn)業(yè)布局

　　人工智能理論與技術的突破，近年來逐步成為提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和催生新興工業(yè)的重要支撐技術之一。為此，各國在產(chǎn)業(yè)布局方面都投入了大手筆。

　　今年3月17日，韓國總統(tǒng)樸槿惠召集多名政府官員、相關領域專家和企業(yè)家舉行關于智能信息社會的座談會。樸槿惠在會上表示，應利用韓國在電子通信領域的優(yōu)勢，以文化影響力為基礎，積極迎接以人工智能為中心的第四次產(chǎn)業(yè)技術革命。韓國未來創(chuàng)造科學部長官崔楊姬在會上發(fā)表了關于智能信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的報告，宣布韓國政府將在研發(fā)、擴充研究人力、建設數(shù)據(jù)存儲設施、培育產(chǎn)業(yè)生態(tài)等方面進行投入，在未來5年直接投資1萬億韓元（約合55.6億元人民幣）。為此政府和民間將共同成立智能信息技術研究所，整合電子產(chǎn)品制造企業(yè)、移動通信企業(yè)、網(wǎng)絡企業(yè)和汽車企業(yè)的研究機構。研究所的主要研究方向為語言智能、視覺智能、空間智能、情感智能、概括創(chuàng)作智能等五大領域，還將支持超級計算機、神經(jīng)芯片、腦科學、工程數(shù)學等基礎學科的研究，并將構筑數(shù)據(jù)基礎設施，實現(xiàn)政府、企業(yè)、研究所各方的數(shù)據(jù)共享。

　　自人工智能技術誕生至今，美國政府主要通過公共投資的方式牽引人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。2013財年美國政府將22億美元的國家預算投入到先進制造業(yè)，投入方向之一便是“國家機器人計劃”。在2013年初的國情咨文中，奧巴馬總統(tǒng)宣布投入30億美元在10年內繪制“人類大腦圖譜”，以了解人腦的運行機理。
美國政府對于人工智能等計算機技術領域的長期基礎性研究開發(fā)發(fā)揮了重要作用。聯(lián)邦政府資助的計算機人工智能技術研究始于上世紀70年代早期，盡管直到1997年才研制出能夠成功識別持續(xù)性語音的個人電腦，但政府對計算機科學研究和技術開發(fā)的支持力度有增無減，同時支持建立大學計算中心、研制高性能計算設備和建設網(wǎng)絡設施，培養(yǎng)了一大批電子工程和計算機科學人才。另外，美國政府重視推動技術商業(yè)化，對產(chǎn)業(yè)界早期研究提供資助，支持共性技術研究開發(fā)。這些扶持政策都為人工智能等計算機技術的長遠發(fā)展創(chuàng)造了有利條件。

　　德國人工智能研究所柏林分所所長漢斯·烏斯克萊特告訴本報記者，在人工智能研究上，德國經(jīng)濟部和教研部兩大部門都給予了很大支持，前者注重實際應用，后者關注科研。德國經(jīng)濟部去年啟動“智慧數(shù)據(jù)項目”，以千萬級歐元的資金資助了13個項目。人工智能研究所主導的兩個項目成功入圍，并在今年3月的漢諾威消費電子、信息及通信博覽會上進行了展示。

　　從2016年開始執(zhí)行的“第五期科學技術基本計劃”中，日本政府列入總額約26萬億日元（約合1.5萬億元人民幣）的研發(fā)經(jīng)費，期待通過提升大學及公共研究機構的研究能力，促進開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)及人工智能系統(tǒng)，從而提高生產(chǎn)效率。經(jīng)產(chǎn)省于2015年設立了人工智能研究中心，文部省則在2016年度計入100億日元預算（約5.9億元人民幣）用于人工智能研發(fā)。

　　潛在風險引發(fā)廣泛討論

　　自從谷歌的無人駕駛汽車為外界所知以來，其安全性一直被各方關注。今年2月，在美國加州發(fā)生的一起無人駕駛汽車因躲避路上障礙物而撞上公交車的交通事故，凸顯出人工智能設備在應對人類社會各種場景時面臨的挑戰(zhàn)，這些社會場景是人類每天都會遇到的，但卻超出了機器人的能力范圍。

　　不少人則擔心人工智能技術成熟后的問題，比如將機器人用于戰(zhàn)爭是否會帶來像核武器一樣的后果等。美國特斯拉公司創(chuàng)始人馬斯克與LinkedIn聯(lián)合創(chuàng)始人霍夫曼等人捐資10億美元，在2015年12月成立了非政府研究機構OpenAI，希望使一部分人工智能技術脫離各種利益的驅使，將專利與世人共享。

　　韓國首爾大學哲學系教授金起顯對本報記者表示，人機對弈是人類思考自身作用的契機。他注意到許多人在觀看比賽時的情緒是恐怖和驚愕。人工智能的目的是幫助人類，創(chuàng)造出比李世石更優(yōu)秀的棋手應該是人類的勝利。人們之所以產(chǎn)生恐懼，首先是害怕工作被人工智能搶走。日本駒澤大學經(jīng)濟學系講師井上智洋預測稱，未來只有一些需要創(chuàng)造性、社交溝通的崗位會為人類保留下來。其次，正如日本人工智能學會前會長、京都大學教授西田豐明所說，人工智能未來或再現(xiàn)人類情感，有可能被惡意使用。此外，在面對復雜的倫理問題時，人工智能技術可能會陷入不可預知的選擇困境。

　　德國美因茨大學哲學教授托馬斯·梅辛革常年專注于研究人工智能等現(xiàn)代技術帶來的道德問題。梅辛革向本報記者提出一個極端假設：如果3輛谷歌無人駕駛汽車與兩輛普通車輛交錯行駛，突然路面沖出一只狗。“無人駕駛汽車必須立即做出反應，讓誰擁有更大的生存機會？是狗，還是自己車上的乘客，或是普通車輛里的乘客？”這對人類而言尚是一個難解的道德問題。梅辛革認為，目前人工智能的思維還像個“孩子”，有成長完善的空間。目前，它們只被要求盡快做出“正確”反應。但更重要的問題是：人類是只想讓人工智能的行為自主，還是道德思考能力也能自主？一旦人工智能獨立進行倫理思考，是否會產(chǎn)生與人類不同的價值觀？人類是否該承擔這一風險？因此，人工智能需要一套“價值論”規(guī)則，在這套規(guī)則下讓它們擁有一定程度的思想自主和自由的權利。然而，這樣一套“價值論”規(guī)則很難實現(xiàn)，因為人類社會尚不能形成統(tǒng)一的價值標準。“不過有一點是公認的，那就是我們都要盡可能最小化給有意識生物可能造成的痛苦，即為所有生命體造福的準則。”

　　合理解決道德倫理難題

　　日本人工智能學會在2014年12月成立了“倫理委員會”，探討機器人、人工智能與社會倫理觀的聯(lián)系。日本機器人學會提出“實現(xiàn)、維持健康社會”的理念，要求機器人及人工智能技術的研究應符合人類現(xiàn)實生活中的世俗觀念與倫理道德。

　　梅辛革認為，目前人類對人工智能技術的擔憂，大多是基于人工智能高度“類人”這一前提。如果人工智能朝著與人類能力互補的目標發(fā)展，就不用擔心人工智能變成“人造煩惱”。梅辛革認為，“我們不應該致力于發(fā)明具有意識和自我意識的人工智能”，這樣就能繞過人工智能“是機器還是人”這樣的倫理難題。

　　漢斯·烏斯克萊特對本報記者強調說，人工智能的研究方向不是要取代人類，而是要與人類互補，增強人類的能力。我們要認識到一點，即對人類而言很簡單的事情，對機器來說可能很難；對人類很難的事情，對機器而言可能很簡單。人工智能不會取代人類，因為只有人類才具有創(chuàng)造力和目標，而機器只關注如何解決眼前遇到的問題。要讓人工智能避免犯下道德層面的錯誤，關鍵在于人類自己。在沒有更好的解決方法前，不應涉及人工智能倫理學習這一研究領域，不該將機器置于道德上兩難抉擇的情形。

　　在美國《連線》雜志創(chuàng)始主編凱文·凱利看來，每個發(fā)明都不可避免帶來新問題，但同時也會帶來新解決方案。解決這些問題的方式不是減少技術的使用，而是通過改進技術來提供解決方案。凱利認為，即使新的科技發(fā)明帶來的49%是問題，但它首先帶來了51%的好處。而這正是人類進步的動力。

　　從這個意義上講，“阿爾法圍棋”和李世石無論誰勝誰敗，人類都是最后的贏家。